对比度检测自动对焦算法详解

对比度检测自动对焦算法详解

对比度检测（Contrast Detection AF）是自动对焦技术中的另一种核心方案，其工作原理与相位检测截然不同。该算法通过分析图像自身的清晰度特征来确定最佳对焦位置，具有高精度、低成本的优势，广泛应用于手机、卡片相机及视频设备中。以下从原理、流程、优化策略及技术挑战四个维度展开解析。

一、核心原理：基于图像清晰度的对焦判据

1. 对比度与图像清晰度的关系

对比度检测的理论基础在于：当图像处于准确对焦状态时，其边缘细节最为清晰，相邻像素间的灰度变化率（即梯度）达到最大值。而当图像模糊时，边缘信息被平滑，梯度值降低。因此，图像的对比度（或梯度幅值）可作为衡量对焦质量的指标。

数学上，常用以下算子计算图像梯度：

• Sobel 算子：分别计算水平（Gx）和垂直（Gy）方向的梯度，合成梯度幅值为 \(G = \sqrt{G_x^2 + G_y^2}\)
• Laplacian 算子：通过二阶导数检测边缘，对噪声敏感但计算速度快

2. 对焦曲线模型

对比度检测算法的核心是构建一条 "对比度 - 镜头位置" 曲线。当镜头从近焦到远焦连续移动时，图像对比度会呈现类似 "山峰" 的变化趋势，峰值点即为最佳对焦位置。

二、算法工作流程

1. 搜索策略：从粗调到精调

对比度检测通常采用多阶段搜索策略：

1. 全局扫描（粗调）

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